基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案

为了提高密文检索的效率和精度,提出基于聚类索引的多关键字排序密文检索方案.首先利用改进的Chameleon算法对文件向量聚类,聚类过程中通过记录关键字位置对文件向量进行降维处理.其次,提出适合聚类索引的检索算法,使得在查询过程中可以排除大量与查询向量无关的文件向量,减少了不必要的计算消耗.再次,在聚类过程中引入杰卡德相似系数来计算文件向量之间的相似度以及设定合适的阈值提高聚类质量.在真实数据集上进行了实验,理论分析和实验结果表明：在保障数据隐私安全的前提下,该方案较传统的密文检索方案有效地提高了密文检索的效率与精度.     

支持结果排序的安全密文检索方法研究

越来越多的企业和个人用户将数据部署到低成本、高质量的云存储中。为了保护敏感数据,用户在部署前会对其进行加密处理,但海量的加密数据给检索工作带来很大挑战。文中将传统的倒排索引结构改造成密文倒排索引,并在密文倒排索引上构建计数布隆过滤器,进而提出了基于计数布隆过滤器的密文安全索引(SICBF),其在保证隐私安全的前提下实现了对密文的快速检索。为减少SICBF索引中的数据冗余,设计了计数布隆过滤器的剪枝算法。为保护密文倒排索引中相关分的隐私安全,采用一对多保序加密机制(OPME)对相关分进行加密,并在密文相关分上对检索结果直接进行排序,将最相关检索结果top-k返回给授权用户。安全分析表明, 不同于原始数据分布,OPME算法加密后的相关分分布隐藏了数据的峰值,能防止针对相关分的统计攻击。实验结果表明,SICBF的检索效率高,计算量小,适用于海量加密数据文件的快速安全检索。     

基于Huffman树的密文索引构建方案

为实现安全高效的云端数据密文检索,提出基于Huffman树的密文索引构建及检索方案。将Huffman树形结构及其编码的思想引入密文索引结构的构建方案中,改进基于知识理解的中文分词算法提取明文关键词,通过改进的TF-IDF规则对检索结果集进行排序以返回最符合用户需求的Top-K个结果,并增加伪造的索引结点以增强索引结构的抗统计分析攻击能力。通过实验测试和性能对比分析可得出结论：方案在保证密文和索引信息安全性的同时,可以提高密文检索的效率。     

基于BTM主题模型的对称可搜索加密方案

为了实现基于语义的密文检索,提高密文检索的准确率和效率,本文提出了一种基于biterm主题模型(biterm topic model, BTM)的多关键词可排序对称可搜索加密方案(BTM-MRSE).通过主题模型对关键词和文档之间的潜在语义进行建模,用户利用查询关键词的概率分布作为检索陷门,根据查询关键词与文档之间的语义相关性得分来获得最相关的文档.本方案将密文检索中的特定关键词替换为基于语义的主题,实现了关键词和文档标识符的分离,从而增强了文档关键词与查询关键词的隐私保护.为了减小索引规模,我们提出两层索引结构,利用平衡二叉树构造关键词-主题安全索引,结合倒排索引构造主题-文档安全索引.一方面,主题模型减小了索引节点中向量的维数,从而提高了检索效率,同时基于平衡二叉树的二级索引机制也进一步改善了密文检索效率.安全性分析证明了所提方案是安全有效的,同时利用真实数据集进行实验对比,表明本方案的密文检索准确率和效率都有极大提升.     

基于计数型布隆过滤器的可排序密文检索方法

云计算环境下密文检索困难,已有的可搜索加密方案存在时间效率低、文件检索索引不支持更新、检索结果不能实现按精确度排序等问题。首先基于计数型布隆过滤器构建文件检索索引,将文件集中的关键词哈希映射到计数型布隆过滤器索引向量,实现了按关键词进行密文检索,同时,支持密文检索索引的动态更新。其次,由于计数型布隆过滤器本身不具备语义功能,不能实现按相关度对检索结果排序,引入关键词频率矩阵和词频逆文本频率（TF-IDF）模型计算关键词的相关度分值,以实现按相关度分值对检索结果排序。最后,理论和实验性能分析证明了该方法的安全性、可更新能力、可排序能力和高效性。     

云环境下一种隐私文件分类存储与保护方案*

针对云计算环境下存储的隐私文件会造成隐私泄漏、信息量过载,使用传统加密算法对隐私文件进行加密后再外包给云的方法严重影响了隐私文件的可检索性问题进行研究,提出了一种既能够有效减少云环境中信息存储量过载,同时又能够满足隐私文件的加密保护和检索的方案。该方案首先对隐私文件进行分类,将直接隐私文件存储在数据拥有者本地存储器,非直接隐私文件则加密后上传云环境中存储,实现了隐私文件的分类存储和安全保护。然后基于改进的哈希列表建立了一个包含文件属性描述的文件检索索引、生成了文件检索陷门,实现了使用关键词在密文状态下完成文件检索。最后,通过详细的理论分析和实验对比分析证明了方案的可行性和实用性。     

基于访问控制安全高效的多用户外包图像检索方案

由于公有云不是可信的实体,通过公有云提供图像检索服务时,它可能会窃取图像数据的敏感信息。近年来,密文图像检索方法被提出,用于保护图像隐私。然而,传统的隐私保护图像检索方案搜索效率较低,且无法支持多用户场景。因此,提出一种基于访问控制安全高效的多用户外包图像检索方案。该方案采用一次一密和矩阵变换方法,实现基于欧几里得距离（简称欧氏距离）相似性的密文图像检索,并利用矩阵分解和代理重加密,实现多用户外包图像检索。采用局部敏感哈希算法构建索引,提高密文图像检索效率。特别地,提出一种基于角色多项式函数的轻量级访问控制策略,该策略能够灵活设定图像访问权限,防止恶意用户窃取隐私信息。安全性分析论证了所提方案能够保护图像和查询请求的机密性;实验结果表明所提方案能够达到高效的图像检索。     

XML密文数据库检索模型的研究

针对外包XML数据库安全性差、密文检索效率低等问题,提出一种XML数据库密文检索模型,通过建立密文数据库的值索引和结构索引,并采用分桶管理策略记录值索引和结构索引中的入口地址,实现对XML数据的快速检索。此模型安全性高,通过支持范围的查询,容易实现数据的更新,可以有效地提高密文检索性能。     

云环境下一种隐私保护的高效密文排序查询方法

数据前端加密是保护云环境下外包数据隐私的一种有效手段,但却给数据查询等操作带来挑战.针对云环境下多数据拥有者数据外包及选择性访问授权特征,为支持大规模加密云数据上高效且隐私保护的用户个性化密文查询,文中提出了一种隐私保护的高效密文排序查询方法RQED.通过设计无证书认证的PKES(支持关键词检索的公钥加密),并构建RQED框架来实现强隐私保护的密文查询.基于该框架,设计了更合理的多属性多关键词密文查询排序函数,并提出了基于层次动态布隆过滤器的RQED索引机制,提高密文查询时空效率.理论分析和实验性能对比证明:RQED在确保查询强隐私保护和高准确性的同时,具有较明显的时空效率优势.     

基于密文检索的位置服务用户隐私保护方案

在基于位置服务系统中,为用户提供高质量服务的同时如何很好地保护用户的隐私(身份、行踪以及偏好等)仍然是一个挑战.针对这一挑战,提出了基于密文检索的位置服务用户隐私保护方案.在本方案中,位置服务提供商将其服务数据以及数据向量索引以密文的形式外包给云端,移动用户通过密文查询请求向云端查询所需服务,云端通过用户的查询以及服务数据索引计算出匹配度高的服务数据并返回给用户,整个交互过程都是以密文形式进行,云端以及外界得不到任何明文信息.本方案不依赖集中匿名器和用户协作,最后通过理论以及实验分析表明,本方案以低的计算开销有效地保护了用户的身份、位置以及查询偏好隐私.     

基于混合云架构的深度语义密文检索

针对传统的云环境下密文检索方案基于统计学模型来生成文件向量和检索向量,并没有考虑文件和请求的深层次语义信息,提出一种基于混合云架构的深层次语义密文检索模型。通过私有云联邦学习神经网络模型构建向量生成模型,通过公有云存储密文数据。另外,提出密倒排索引表来存放文件向量,在公有云的检索过程中,保证检索信息不被泄露的情况下提高检索的效率。对真实数据集的分析和实验表明,提出的方案在安全性和搜索效率方面都优于目前同类型的密文检索方案。     

基于倒排索引的可验证混淆关键字密文检索方案

随着云计算的发展,以密文检索为核心技术的安全搜索问题日益成为国内外研究的热点.为了提高密文检索方案的安全性,提出了基于倒排索引的可验证混淆关键字密文检索方案.首先,在构建陷门时插入混淆关键字抵抗恶意云服务器的关键字攻击,同时引入数据缓存区,利用Pailliar加密技术对包含混淆关键字搜索结果进行盲计算,过滤掉包含目标关键字以外的密文数据,减少通信开销;其次,利用双线性映射生成标签验证搜索结果,并对方案在正确性、安全性和可靠性这3个方面进行了验证.在真实数据集上进行反复实验,理论分析和实验结果表明,该方案在保证检索效率的同时,比现有的密文检索方案有效地提高了密文检索的安全性.     

基于ElGamal的同态云端密文存储检索方案

云端数据存储的安全性和检索效率是网络空间安全亟待解决的问题之一.本文提出了一个新的密文检索模型,并在此基础上利用ElGamal同态密码算法和SM4分组密码算法,设计了一种基于混合同态加密的云端密文存储检索方案.首先,该检索方案能够在数据上传、检索和下载的过程中,保证数据的安全,可用于个人云端U盘等应用场景.其次,对该方案的正确性和安全性进行分析.最后,通过实验的方式对方案的正确性进行了证明.实验结果表明该方案在保证数据安全的情况下,检索结果正确,效率高.     

一种云环境中密文数据的模糊多关键词检索方案

越来越多的企业和个人用户将大量的数据存储在云服务器。为了保障数据隐私,重要数据以密文形式存储在云端,但却给数据检索操作带来严峻挑战。传统的基于明文的检索方案不再适用,已有的基于密文的检索方案存在不支持模糊检索或多关键词检索、效率较低、空间开销较大、不支持检索结果排序等问题。因此,研究安全高效的密文检索方法具有重要意义。提出了一种新的云环境中密文数据的模糊多关键词检索方案,该方案能够从云服务器上检索出包含有指定多个关键词的密文,支持模糊关键词检索,并且不会向云服务器和其他攻击者泄露与数据和检索相关的任何明文信息;使用计数型布隆过滤器和MinHash算法构建索引向量和查询向量,使得索引构建和查询过程更加高效,且排序结果更加准确。安全性分析和性能评估表明该方案具有高安全性、可靠性、检索效率和准确率。     

面向移动终端的隐私数据安全存储及自毁方案

针对移动终端隐私数据的安全问题,结合数据压缩、门限秘密共享和移动社交网络,提出一种面向移动终端的隐私数据安全存储及自毁方案.首先,对移动隐私数据进行无损压缩获得压缩数据.然后,使用对称密钥对压缩数据进行对称加密获得原始密文.接着,将原始密文分解成两部分密文块:其中一部分密文块与时间属性结合并封装成移动数据自毁对象(MDSO)后保存到云服务器中;另一部分密文块与对称密钥和时间属性结合,再经过拉格朗日多项式处理后获得密文分量.最后,将这些密文分量分别嵌入图片并共享到移动社交网络.当超过授权期后,任何用户都无法获取密文块重组出原始密文,从而无法恢复隐私数据,最终实现移动隐私数据的安全自毁.实验结果表明:当文件为10 KB时,压缩和加密时间之和仅为22 ms,说明所提方案性能开销较低.综合分析亦表明该方案具备较高安全性,能有效抵抗安全攻击,保护移动隐私数据的隐私安全.     

基于区块链的多关键字细粒度可搜索加密方案

密文策略下基于属性的关键字搜索(CP-ABKS)技术可以对加密的数据实现细粒度控制和检索.现有CP-ABKS方案较少考虑云服务器的恶意行为和搜索过程的公平支付,且通常只支持单关键字密文检索.对此,文章提出基于区块链的多关键字细粒度可搜索加密方案.利用密文策略下基于属性的加密技术满足多用户检索,实现了细粒度访问控制和访问...     

支持语义扩展的动态多关键词密文排序检索

针对云存储环境下已有的动态多关键词密文排序检索方案不支持关键词语义扩展、不具备前向安全和后向安全的问题，提出一种支持语义检索且具备前向安全和后向安全的动态多关键词密文排序检索方案。该方案通过构建语义关系图实现查询关键词的语义扩展；使用树索引结构实现数据的检索和动态更新；利用向量空间模型实现多关键词排序搜索；基于安全K近邻算法对维度扩展后的索引和查询向量进行加密。安全性分析表明，该方案在已知密文模型下是安全的且具有动态更新时的前向安全和后向安全。效率分析及仿真实验结果表明，该方案在服务器检索效率方面优于目前同类型具有相同安全性或相同功能的方案。     

支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案

针对云计算环境下已有的密文检索方案不支持检索关键词语义扩展、精确度不够、检索结果不支持排序的问题，提出一种支持检索关键词语义扩展的可排序密文检索方案。首先，使用词频逆文档频率（TF-IDF）方法计算文档中关键词与文档之间的相关度评分，并对文档不同域中的关键词设置不同的位置权重，使用域加权评分方法计算位置权重评分，将相关度评分与位置权重评分的乘积设置为关键词在文档索引向量上相应位置的取值；其次，根据WordNet语义网对授权用户输入的检索关键词进行语义扩展，得到语义扩展检索关键词集合，使用编辑距离公式计算语义扩展检索关键词集合中关键词之间的相似度，并将相似度值设置为检索关键词在文档检索向量上相应位置的取值；最后，加密产生安全索引和文档检索陷门，在向量空间模型（VSM）下进行内积运算，以内积运算的结果为密文检索文档的排序依据。理论分析和实验仿真表明，所提方案在已知密文模型和已知背景知识模型下是安全的，且具备对检索结果的排序能力；与多关键字密文检索结果排序（MRSE）方案相比，所提方案支持关键词语义扩展，查询准确率比MRSE方案更加准确可靠，而检索时间则与MRSE方案相差不大。     

分布式环境下多关键词并行密文检索方案

对于可搜索加密需要均衡数据的安全性和检索效率。针对SSE-1密文检索方案中检索性能低、单关键词检索模式不足和传统单服务器架构中的单机资源局限性等问题，设计并实现了一种多关键词并行密文检索系统。该系统采用不同的索引加密方式提高密文检索性能；通过对密文倒排索引的切分实现倒排索引的分块检索，克服了单机资源的局限性并提高了检索效率；通过结合分布式特点扩展了传统单机检索架构并实现了多关键词的并行检索。实验结果表明，与SSE-1方案相比，在保证密文数据安全性的前提下所提方案能够提高检索、更新等操作的效率，实现多关键词的检索，同时动态扩展系统分布式架构以提高系统负载能力。